package hashmap;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @BelongsProject: LeetCode
 * @BelongsPackage: hashmap
 * @Author: elvis
 * @CreateTime: 2020-05-07 10:01
 * @Description: LRU缓存机制
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 *
 * 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
 * 写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/数据值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 *
 *
 * 进阶:
 *
 * 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 *示例:
 *
 * LRUCache cache = new LRUCache(2);  缓存容量
        *
        *cache.put(1,1);
        *cache.put(2,2);
        *cache.get(1);       // 返回  1
        *cache.put(3,3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
        *cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
        *cache.put(4,4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
        *cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
        *cache.get(3);       // 返回  3
        *cache.get(4);       // 返回  4
 */
public class Leetcode146 {

    /**
     * 利用LinkedHashMap实现简单的LRU功能
     */
    class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {
        private int capacity;

        public LRUCache(int capacity) {
            super(capacity, 0.75F, true);
            this.capacity = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            return super.getOrDefault(key, -1);
        }

        public void put(int key, int value) {
            super.put(key, value);
        }

        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
            return size() > capacity;
        }
    }
}
